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太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征
被引量:
13
1
作者
张艳会
李伟峰
陈求稳
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第14期4337-4345,共9页
湖泊水华是全世界面临的严重生态环境问题之一,对人类和生态系统健康都有重大影响。由于湖泊水华受流域面源、点源污染、气候、水文因子以及湖泊生态系统自身特征等众多因素影响,水华是否爆发、其严重程度及时空分布特征呈现明显的复杂...
湖泊水华是全世界面临的严重生态环境问题之一,对人类和生态系统健康都有重大影响。由于湖泊水华受流域面源、点源污染、气候、水文因子以及湖泊生态系统自身特征等众多因素影响,水华是否爆发、其严重程度及时空分布特征呈现明显的复杂性。以我国太湖为研究区域,基于近年的水华及水环境的监测数据,用自组织特征映射神经网络对太湖不同监测点的水华程度进行了自动聚类分析。结果表明,太湖水华程度呈现为明显的无水华、轻度、中度和重度水华4类。不同程度水华的叶绿素a、水温、COD_(Mn)、营养盐、浮游植物生物量以及藻种(蓝藻、绿藻、硅藻)结构的时空差异显著,不同变量间的关系复杂,有助于深入认识太湖近年水华发生的时空变异特性。
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关键词
太湖
水华程度
自组织特征映射神经网络
环境因子
藻种结构
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职称材料
题名
太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征
被引量:
13
1
作者
张艳会
李伟峰
陈求稳
机构
中国科学院南京地理与湖泊研究所
中国科学院生态环境研究中心
南京水利科学院
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第14期4337-4345,共9页
基金
中国科学院科技服务网络计划项目(STS):长江经济带生态风险预测与保护对策
文摘
湖泊水华是全世界面临的严重生态环境问题之一,对人类和生态系统健康都有重大影响。由于湖泊水华受流域面源、点源污染、气候、水文因子以及湖泊生态系统自身特征等众多因素影响,水华是否爆发、其严重程度及时空分布特征呈现明显的复杂性。以我国太湖为研究区域,基于近年的水华及水环境的监测数据,用自组织特征映射神经网络对太湖不同监测点的水华程度进行了自动聚类分析。结果表明,太湖水华程度呈现为明显的无水华、轻度、中度和重度水华4类。不同程度水华的叶绿素a、水温、COD_(Mn)、营养盐、浮游植物生物量以及藻种(蓝藻、绿藻、硅藻)结构的时空差异显著,不同变量间的关系复杂,有助于深入认识太湖近年水华发生的时空变异特性。
关键词
太湖
水华程度
自组织特征映射神经网络
环境因子
藻种结构
Keywords
Lake Taihu
intensity of algal bloom
self-organizing map (SOM) neural network
environmental factors
algal composition
分类号
X524 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
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1
太湖水华程度及其生态环境因子的时空分布特征
张艳会
李伟峰
陈求稳
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
13
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